Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN): nuspėjamieji algoritmai, galintys numatyti žmogaus elgesį

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Gruodis 4, 2023

Įžvalgos santrauka

Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) yra pažangūs neuroniniai tinklai, pritaikyti apdoroti nuoseklius duomenis, pvz., natūralios kalbos apdorojimą ir kalbos atpažinimą. Jų unikali grįžtamojo ryšio kilpos struktūra leidžia jiems atsiminti ir panaudoti ankstesnę įvestį tikslesnėms prognozėms. RNN yra universalūs ir naudojami įvairiose programose, tokiose kaip vaizdo atpažinimas, nuotaikų analizė, rinkos tyrimai ir kibernetinis saugumas. Jie puikiai atlieka tokias užduotis kaip kenkėjiškų programų klasifikavimas, pokalbių robotų efektyvumo didinimas ir teksto į kalbą sistemų tobulinimas. RNN tampa vis svarbesni verslo programose, kibernetinėje saugoje ir intuityviuose vartotojo sąsajos įrankiuose, o tai turi platesnę reikšmę gerinant kalbos vertimą, pokalbių robotų supratimą ir atpažinimo technologijas.

Pasikartojančių neuroninių tinklų (RNN) kontekstas

Pasikartojantis neuroninis tinklas yra dirbtinio gilaus mokymosi neuroninio tinklo tipas, sudarytas iš tarpusavyje sujungtų neuronų, skirtų apdoroti nuoseklius duomenis ir atpažinti juose esančius modelius. Pasikartojantys neuroniniai tinklai turi grįžtamojo ryšio kilpą, kuri leidžia jiems atsiminti informaciją iš ankstesnių įėjimų. Šis pranašumas leidžia jiems atlikti tikslesnes prognozes, nes į savo skaičiavimus jie gali įtraukti praeities duomenis. Šiuos tinklus sudaro trys sluoksniai: įvesties sluoksnis, paslėptas sluoksnis ir išvesties sluoksnis. Paslėptame sluoksnyje yra laiko kilpa, leidžianti tinklui prisiminti paskutinio neurono būseną ir perduoti šią informaciją sau „ateityje“. Šis procesas leidžia tinklui mokytis iš praeities duomenų, kad geriau suprastų būsimus duomenis.

Yra trys pagrindiniai RNN tipai: 

1. vienas įėjimas į kelis išėjimus, 
2. keli įėjimai į vieną išvestį ir 
3. daug įėjimų į daugybę išėjimų. 

Kiekvienas RNN tipas puikiai tinka įvairioms reikmėms. Pavyzdžiui, viena įvestis į kelis išėjimus RNN dažnai naudojama vaizdo atpažinimui. Kadangi viename išvestyje yra keli įėjimai, RNN dažniausiai naudojami nuotaikų analizei. 

Du svarbiausi RNN algoritmai yra sklaida atgal per laiką ir ilgalaikės trumpalaikės atminties vienetai. Atgalinis platinimas laiku leidžia tinklui mokytis iš ankstesnės informacijos. Ilgalaikė trumpalaikė atmintis leidžia tinklui atpažinti tam tikra tvarka sekančius modelius.

Trikdantis poveikis

Dėl savo pažangaus nuspėjimo potencialo RNN turi keletą verslo programų. Rinkos tyrimuose pasikartojantys neuroniniai tinklai gali analizuoti ir suprasti klientų elgesį ir pageidavimus, o tai padeda planuoti efektyvias rinkodaros ir produktų strategijas. Produkto analizėje nuotaikų analizė valdo ir analizuoja klientų atsiliepimus, kad pagerintų produktą ar paslaugą. Tuo tarpu nuotaikų analizė padeda numatyti klientų poreikius ir lūkesčius klientų aptarnavimo srityje. Visų pirma, dėl NLP įmanomi intuityvesni ir patogesni pokalbių robotai. Natūralios kalbos apdorojimas leidžia šiems įrankiams atlikti pokalbio vartotojo sąsajos (UI) užduotis, kurios derina žinių bazę ir galimus elgesio scenarijus. 

Kibernetinis saugumas yra dar viena sritis, kurioje RNN teikia naudos. Kompiuterių inžinierių atliktais tyrimais buvo nustatyta, kad RNN yra veiksmingesnis „Android“ kenkėjiškų programų klasifikavimo ir incidentų bei sukčiavimo aptikimo srityse nei tradicinės mašininio mokymosi metodikos. Skelbimų sukčiavimas, šlamšto aptikimas ir robotų aptikimas yra papildomos RNN programos. Tokiais atvejais tinklas gali nustatyti įtartiną ar neįprastą elgesį. NLP įrankiai gali atpažinti bendruosius automatizuotų algoritmų modelius ir blokuoti nepageidaujamo el. pašto pranešimus. 

Pasikartojantys neuroniniai tinklai taip pat gali būti naudojami akcijų kainų prognozavimui, kuris numato būsimas kainas pagal istorinius rezultatus. Šie tinklai yra labai svarbūs įgalinant teksto į kalbą atpažinimą. 

Pasikartojančių neuroninių tinklų (RNN) pasekmės

Platesnės pasikartojančių neuroninių tinklų (RNN) pasekmės gali apimti: 

• Kibernetinio saugumo įmonės vis dažniau naudoja RNN, siekdamos apmokyti savo sistemas aptikti įprastą kenkėjiškų programų ir šiukšlių turinį bei padėti sumažinti automatizuotas kibernetines atakas.
• Įmonės vis dažniau naudoja teksto į kalbą mašinas ir (arba) sistemas, kurios gali skaityti turinį panašiau į žmogų.
• Garso įrašai, kuriuos galima greitai išversti į įvairias kalbas ir įrenginiai, galintys tiksliau atlikti vertimus.
• Intuityvūs pokalbių robotai ir virtualūs asistentai, gerinantys jų gebėjimą suprasti motyvus ir numatyti pageidavimus, pvz., išmaniųjų namų ekosistemas.
• Veido atpažinimo ir optinio simbolių atpažinimo įrankių tobulinimas. 

Klausimai komentuoti

• Kokie kiti RNN naudojimo būdai?
• Su kokiomis RNN funkcijomis / technologijomis bendravote? Kokia buvo patirtis?